Ģeneratīvā projektēšana (ģeneratīvais dizains) ir datoru un mākslīgā intelekta vadīts projektēšanas process, kas automātiski izveido produktus, pamatojoties uz lietotāja definētām prasībām un ierobežojumiem. Īsāk sakot, programmatūra izstrādā daļu vai produktu, pamatojoties uz produkta atribūtiem un lietotāja ieteiktajiem dizaina mērķiem. 3D drukāšanai ir pietiekami daudz priekšrocību, lai ražotu ģeneratīvi izstrādātas detaļas.
Jo vairāk mainīgo tiek ievadīts ģeneratīvās projektēšanas programmatūrā, piemēram, paredzētais lietojums, ražošanas metode, pieejamie materiāli utt., jo labāk radīsies datordizains. Produktiem, kas izstrādāti ar programmatūru, parasti ir izliekts izskats un struktūra, kas atgādina koka zara vai skeleta formu. Ģeneratīvs dizains ir pielīdzināts evolūcijas izmēģinājumu un kļūdu procesam, ko daba iziet, lai iegūtu optimālas struktūras un daudz ātrāk. Ģeneratīvā dizaina izmantošanai ir daudz priekšrocību, piemēram, materiālu taupīšana, vienlaikus nodrošinot augstu izturību.
Piemēram, zemāk esošais kronšteins labajā pusē ir oriģinālais dizains. Kreisajā pusē esošā kronšteina daļa ir optimizēta, lai samazinātu materiāla patēriņu, vienlaikus saglabājot tādu pašu izturību un atbilstību tiem pašiem izmēriem. Galīgās sastatnes var būt iesmidzinātas, apstrādātas vai 3D drukātas. AI radītie dizaini bieži ir tik sarežģīti, ka tos var izgatavot tikai ar 3D drukāšanas metodēm.
Lai cik jaudīgs būtu ģeneratīvais dizains, tas neaizstās dizainerus vai inženierus. Ģeneratīvās projektēšanas programmatūra ir tikai rīks, ko viņi izmanto, lai paātrinātu projektēšanu un optimizētu detaļas. AI var ģenerēt dažādus rezultātus, salīdzināt dažādu rezultātu atšķirības un atrast optimālo risinājumu, ko dizaineriem ir grūti izdarīt īsā laika periodā.
Daudziem programmatūras produktiem ir ģeneratīvas projektēšanas iespējas, kas izmanto algoritmus, lai detaļu prasības pārvērstu produkta ģeometrijā un dizainā. Tomēr tā vietā, lai radītu desmitiem vai simtiem iespēju, tie uzlabo atsevišķas daļas (kas izklausās pēc parametriskā dizaina). Abi jēdzieni ir līdzīgi, taču ģeneratīvais dizains bieži ir saistīts ar vairākām dizaina iespējām, nevis vairākām iterācijām.
Ģeneratīvā dizaina programmatūra
Formas optimizācijas algoritmi jeb topoloģijas optimizācija jau sen ir risinājusi vienu no fundamentālākajām inženiertehniskajām problēmām: kā izgatavot pietiekami izturīgas detaļas, izmantojot pēc iespējas mazāk materiālu. Mūsdienu AI ģeneratīvais dizains iet soli tālāk, piedāvājot daudz iespēju. Svarīgi, ka inženierus vairs neierobežo viņu prasmju līmenis, pieredze vai radošums. Ģeneratīvās dizaina analīzes beigās inženieriem ir koncepcija, kuru var tālāk izpētīt un pilnveidot, vai ražošanai gatavs dizaina risinājums, kas pilnībā atbilst visām projekta prasībām attiecībā uz svaru, slodzi, materiāliem utt.
Ģeneratīvais dizains ir radošs rīks, un, tāpat kā daudziem citiem datorizētiem procesiem, tā vadīšanai ir nepieciešams cilvēks. Tāpēc veiksme ir saistīta ar lietotāja ievadīto datu kvalitāti. Šeit mēs varam aizņemties GIGO jēdzienu no datorzinātnes ("atkritumi iekšā, atkritumi ārā"), nepareizi ievades dati radīs nepareizus rezultātus. Lai gan ģeneratīvie projektēšanas rīki ļauj gandrīz ikvienam apgūt sarežģītus dizainus, nenovērtējiet par zemu prasmes, kas nepieciešamas, lai pareizi definētu vēlamās daļas sākotnējos nosacījumus. Kopumā informācija, kas nepieciešama ģeneratīvās projektēšanas programmatūrai, lai atrisinātu problēmu, ietver:
●Fiziskie ierobežojumi projektēšanas telpā, tostarp katra jaunās daļas saskarne lielākā komplektācijā (piemēram, montāžas caurumi) un vieta, ko jaunā daļa nevar aizņemt. Ģeneratīvo dizainu bieži izmanto, lai pārveidotu detaļas, lai tās aizņemtu mazāk vietas.
● Spēku un slodžu robežnosacījumi, tostarp tās vietas, kuras ir jānostiprina vai jāvienkāršo, lai izturētu kustības vai darbības radīto stresu.
● Kritēriju vai mērķu noteikšana, piemēram, daļas masas vai izmaksu samazināšana un projektam nepieciešamā drošības faktora noteikšana.
●Ražošanas procesa sasniedzamība, tā ir 3D drukas ražošanas priekšrocība. Pati 3D druka ir īpaši augsta elastība, kas ir ļoti piemērota ģeneratīvā dizaina detaļu izgatavošanai.
●Ražošanas materiāli. Izvēloties vairāk nekā vienu materiālu, katram materiālam tiks paredzēti dažādi dizaina risinājumi, lai tas atbilstu projekta prasībām.
Kādas ir ģeneratīvā dizaina priekšrocības?
Tagad, kad mēs saprotam, kas patiesībā ir ģeneratīvais dizains un ko tas var darīt, noskaidrosim praktiskos ieguvumus, ko sniedz šo rīku izmantošana daļējā ražošanā:
● Radošums. Ģeneratīvais dizains novērš visus radošos ierobežojumus, kas saistīti ar tradicionālajiem projektēšanas procesiem, radot vislabākās netradicionālās formas un formas, kādas cilvēkiem nav iedomājamas.
● Sabalansējiet prioritātes. Tas var izpētīt risinājumus, pamatojoties uz veiktspējas aspektiem un ražošanas iespējām, kas jau ir pieejamas konkrētajā vietā.
● Samaziniet analīzi. Iebūvētās testēšanas un aprēķinu simulācijas samazina turpmāko dārgo virtuālās datorizētās inženierijas (CAE) analīzi.
●Samaziniet darba slodzi. Tas atbrīvo profesionāļus no apnicīgiem izmēģinājumu un kļūdu uzdevumiem un palielina produktivitāti, nodrošinot simtiem iespējamo dizaina risinājumu.
● Samaziniet cilvēku kļūdas. Automatizējot lielu daļu projektēšanas procesa, tiek samazināts risks, ka projektēšanā tiks pieļautas cilvēka kļūdas.
● Samaziniet izmaksas. Ietaupiet naudu, piegādājot augstas veiktspējas dizainus ar mazāku materiālu patēriņu, kā arī samazinot izstrādes laiku un laiku līdz tirgum.
●Daļēji sapludināts. Īpaši, izmantojot piedevas ražošanas procesus, inženieri var izpētīt iespējas apvienot detaļas un aizstāt veselus mezglus ar vienu detaļu. Tam var būt pozitīva ekonomiska ietekme uz piegādes ķēdēm un uzturēšanas programmām.
Algoritmi un estētika: ģeneratīvā dizaina nākotne
Tā kā lietiskais internets un mākslīgais intelekts kļūst arvien izplatītāki mūsu ikdienas dzīvē, ģeneratīvais dizains var kļūt par normu produktu dizainā. Šī tehnoloģija nodrošina dizainu, kas ne tikai pozitīvi ietekmēs nozari, bet arī vidi, jo ikdienas produktu ražošanai ir nepieciešams mazāk resursu. Pašlaik arī ģeneratīvās programmatūras izstrāde notiek ļoti ātri, tostarp Fusion 360, Creo Generative Design Extension, Ansys Discovery, nTopology, Dassault Systèmes CATIA Generative Design Engineering u.c. Šo programmatūru varat izmantot kopā ar 3D drukāšanas procesu. izveidot savas ģeneratīvās dizaina daļas.